实时掌控用户运营情况 多渠道接入 web 、 WAP 、 APP 、 微 信、微博、电话、邮 件、 电商平台、百度、 社交 & 资讯媒体 智能路由 智能识别用户、智能路由 引擎，把最佳的用户分配 给最佳的客服 用户 用户 转化率 高效响应 智能应答、智能输入 知识共享 人机配合、高效协同 无缝集成 IM 、电话、邮 件、短信，一键发送、 一 键呼叫，便捷联络用户 户身份与行为数据，才能准确理解用户意图。 3. 在线客服、机器人、呼叫中心、 CRM 、工单一体化，统一的服务后台。 Web 用户 电话用户 微信用户 WAP 用户 APP 用户 提高转化率 关键在于把最佳的用户分配给最佳的客服 1. 不同的用户，存在会员等级、来源渠道、需求类别、关键行为、所处业务节点等差异； 2. 不同的客服，存在分工、响应时长、用户满意度、转化率、工作负荷、在线状态等差异；

决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 模型可以在以下几个方面发挥关键作用： 1. 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 为了进一步提高焦炭生产的效率，各生产环节可引入人工智能 技术，如：  实现自动化的煤料选择与配比：通过数据分析，确定最佳煤种 组合，减少人工操作，提高煤种利用率。  温度与气氛实时监控调整：利用传感器与 AI 算法，实时监控 焦炉内部环境，根据数据自动调整供气与温度，以保证焦炭的 最佳生产条件。  预测性维护：通过对设备进行数据采集与分析，提前识别潜在 的设备故障，减少停机时间。 采用 制定出最优的操作参 数。此外，AI 系统还可以实时监测炼钢过程中的气体成分变化，及 时调整操作，以保持产品质量的一致性。 通过数据采集与分析工具相结合的方式，可以确保转炉炼钢的 各个环节都在最佳状态下运行，减少废品率，同时提高生产效率和 资源利用率。总结而言，转炉炼钢不仅是技术与设备的结合，也是 信息化与智能化相结合的现代炼钢方式。 2.3.2 电炉炼钢 电炉炼钢（EAF）是一种现代化的钢铁冶炼工艺，主要通过电

成物理仿真引擎，模型能够实时计算建筑的能耗、采光、通风、热 舒适性等性能指标。设计师可以在设计过程中动态调整方案，模型 将自动反馈各项性能指标的变化，帮助设计师快速找到最优解。例 如，在节能建筑设计中，模型可以建议最佳的建筑朝向、墙体材 料、窗户尺寸等参数，以实现最低的能源消耗。 此外，大模型在生成式设计（Generative Design）中的应用 尤为突出。通过结合人工智能算法和参数化设计工具，模型能够探 Docker）和服务编排工具（如 Kubernetes）来管理和协 调服务实例。 在安全性方面，系统将实施多层次的安全措施，包括数据加 密、访问控制、网络安全和定期安全审计。我们将遵循国际安全标 准和最佳实践，确保系统数据的机密性、完整性和可用性。 最后，为了确保系统的可测试性和监控，我们将集成自动化测 试工具和实时监控系统。这些工具将帮助我们在开发过程中及早发 现和修复问题，确保系统的稳定运行和持续优化。 化。由于建筑设计数据通常具有高维度和复杂性的特点，建议采用 分布式训练的方式，以加速模型的收敛并提高训练效率。同时，应 定期监控模型的训练过程，及时调整超参数和优化算法，以确保模 型能够达到最佳性能。 通过以上步骤，可以为 DeepSeek 大模型提供高质量、标准化 的输入数据，从而为建筑设计领域提供智能化、高效化的解决方 案。 4.1 数据收集与清洗 在建筑设计领域接入 DeepSeek

2）适应快速发展的云原生进程，无需重复投入实现从ADR向CADR的平稳演进。 方案介绍： 奇安信ADR是一款面向云原生环境的应用程序检测与响应解决方案，方案融合奇安信在云 原生安全、源代码检测、API安全领域的优秀能力和最佳实践。从对应用进行全面的资产 解构开始，深度识别应用存在的各种风险，多维实时监控应用上下文及内外部环境的恶意 行为，实现对应用程序全生命周期的安全管理。方案具有安全能力丰富、DevSecOps集成 （5）支持昇腾910b、海光DCU（K100_AI）等国产算力平台 方案介绍： 恒脑安全智能体平台是基于恒脑安全垂域大模型，结合自研安全智能体框架，具备 零代码和低代码创建智能体能力，用户可基于业务场景，结合安全运营最佳实践编排智 能体，灵活调度安全工具、补充安全知识库，实现从环境感知到决策处置闭环。 1、省人力：智能体大幅提升安全运营效率，运营人力成本直降50% 2、提效率：告警研判准确率超99%，处置时间从小时级缩至分钟级 深度融合威胁情报，分析结果精准可靠：XGPT Agent 深度集成了业界领先的 微步在线威胁情报和威胁分析工具。确保每一次分析结论都准确、丰富、且有 理有据。 • 实战化智能体集群，场景覆盖全面：XGPT Agent吸取了行业内的最佳实践， 打造了一个强大的实战化智能体集群。无论是情报分析、告警研判、漏洞运营， 还是攻击面梳理、钓鱼分析，XGPT Agent 都能提供专业的支持，有效应对各 类任务。 • 智能协同，高度自动化：XGPT

厂商觉醒 国家觉醒 甲方觉醒 43 四大驱动力发展趋势 威胁驱动：高级化 技术驱动：复杂化 业务驱动：体系化 合规驱动：效果化 44 企业安全建设困境（ V2.0 ） 企业最佳实践 标准建设逻辑 厂商最佳框架 • 威胁与技术建设逻辑 • 合规建设逻辑 • IT 驱动建设逻辑 • 业务驱动建设逻辑 • 赵彦《互联网企业安全高级 指南》 • 聂君《企业安全建设指南 : 金融行业安全架构与技术实 新一代网络空间企业安全框 架 • 内生安全 • 十工五任 • 威胁与技术建设逻辑：点式逻辑；合规建设逻辑：线式逻辑； IT 驱动建设逻辑”和“业务驱动建设逻辑”：安全建设切面。 • 企业最佳实践：安全散点 + 安全切面的安全建设的松散集合。 • 新一代网络安全框架体系：“安全切面”构成的一个“静态体系” 缺乏基于发展尺度的“动态架构”和“能力演进”的路径。 45 客户心态变化

分别达到 0.98 和 0.95；预测 HER 活性时，以 RF、EXT 等为基础模型，EXT 为元模型， 构建的 STCH2 模型在训练集和测试集上的准确率分别为 0.98 和 0.96，均优于单个最佳模型 迁移学习 迁移学习通过将先前学习任务的知识转 移到新任务，提升模型在小数据集上的 性能，减少对目标领域数据量的需求 Liu 等利用迁移学习，基于电子性质预测半导体的声子性质。 先在包含 可调连续流光反应器、低成本的物联网 设备以及在线核磁共振 (NMR) 系统，采用闭环贝叶斯优化 (BO) 方法，系统地探索 包含离散变量和连续变量的选定参数空间，因此 RoboChem 擅长识别最佳反应条件， 请务必阅读报告末页的重要声明 16 / 29 行业研究|行业深度研究 从而最大限度地提高产率、通量或两者的组合。 与此同时，采用化工合成机器人后不光能够获得“成功案例”的数据，同时也能获得 验证材料性能，耗费大量时间和人力成本。而 AI 通过数据驱动和算法优化，实现了 从问题识别、数据处理、模型训练到性能预测的高效流程。在 AI 模型的支持下，可 以对材料组分空间进行全局求解，筛选出最佳的材料候选，最终通过现实实验验证， 显著减少了实验次数。AI 的引入使材料研发更为科学、系统，为绿色材料的可持续 开发开辟了新路径。 请务必阅读报告末页的重要声明 27 / 29

其次，提升乘客出行体验。通过 DeepSeek 的智能预测功能， 乘客可以实时获取车辆到达时间、拥挤程度等信息，减少等待时 间，提高出行效率。此外，系统还可以提供个性化服务，如根据乘 客历史出行记录推荐最佳路线或换乘方案，进一步增强用户粘性。 第三，增强公共交通系统的安全管理。DeepSeek 可以通过实 时监控车辆状态、驾驶员行为和环境数据，及时发现潜在风险并预 警，降低事故发生的可能性。同时，系统的数据分析能力可以帮助 用率预计提升 15%。 其次，乘客体验将显著改善。DeepSeek 能够根据实时交通状 况和乘客需求，动态调整线路和班次，减少乘客等待时间和换乘次 数。同时，通过智能预测和推荐系统，乘客可以提前获取最佳出行 方案，提升出行便利性。预计乘客满意度将提升 20%。 再次，成本控制将更加有效。通过 DeepSeek 的智能分析功 能，运营方可实现能源消耗和维修成本的精细化管理。例如，通过 优化驾驶路径和速度，油耗预计减少 确保资源的高效利用。例如，基于历史数据和实时预测，系统可以 在高峰时段提前增加车辆投放，同时在低峰时段减少冗余车辆，从 而实现运力的精准匹配。此外，DeepSeek 的路线优化算法能够根 据实时路况和乘客需求，为每辆车规划最佳行驶路线，减少绕行和 等待时间，提升整体运营效率。 以下是当前效率低下问题的具体表现及其影响的简要总结：  车辆分配不均：高峰时段部分区域车辆过于密集，而其他区域 车辆不足。  信息传

的 全方位需求。 5 进化路线图：用AI打造企业的“超级员工”，进而推动组织跃迁 一、构建专业知识库 为每个业务领域建立专业的 知识库，包含该领域的专业 知识、最佳实践、案例等 二、开发专属智能体 针对不同的工作任务,开发专 门的智能体。 三、个性化定制 根据不同部门、员工的工作 特点和偏好，定制个性化的 智能体组合，形成"超级助手"。 四、持续学习和优化

总结而言，通过以上的迁移学习策略，公共安全视频智能挖掘 的 AI 模型能够快速有效地适应不同的任务需求，极大地提升系统 的响应速度和准确性。具体步骤的实施将依据实际情况进行调整和 优化，以实现最佳的应用效果。 4. AI 视频智能挖掘功能 AI 视频智能挖掘功能是利用先进的人工智能技术，针对海量 视 频数据进行深度分析和提取关键信息的重要工具。该功能的主要 目 标在于提升公共安全领域的效率与响应能力，确保对潜在风险 地部署边缘计算设备，可以有效减少视频传输和分析的时间。在实 际部署中，建议将视频流数据按照事件类型进行分类存储，并通过 云平台进行定期模型更新，这样不仅提升了处理效率，还能确保系 统始终在最佳性能状态。 最后，识别后的事件应通过快速通报平台进行响应联动，将识 别到的异常信息第一时间通知安保人员或相关部门。通过建立智能 调度系统，当事件发生时，能够自动配置资源并派遣单位到达现场 在公共安全领域引入 AI 大模型视频智能挖掘技术，选用合适 的 AI 软件工具至关重要。此部分将详细介绍现阶段主流的 AI 软 件 工具，包括其功能、适用场景与选择依据，以确保在实际系统 构建 中实现最佳效果。 首先，推荐以下几种 AI 软件工具，这些工具具备视频数据 分 析、处理和挖掘的能力，能够满足公共安全领域的需求。 1. TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，广泛应用于图像处理

机采用了分布式训练架构，利用多 GPU 并行计算能力，显著缩短 了大规模医疗数据集的训练时间。训练过程中，模型能够自动进行 超参数优化，通过贝叶斯优化或遗传算法等技术，找到最优的模型 配置，确保模型在精度和泛化能力上达到最佳平衡。 为了适应医疗数据的多样性和复杂性，智算一体机支持多种深 度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并提供了预训练模型 库，涵盖影像分析、病理诊断、基因组学等多个领域。用户可以根 训练数据的多样 性，提升模型的鲁棒性。 在模型训练过程中，智算一体机提供了实时监控和可视化工 具，用户可以随时查看训练损失、精度、学习率等关键指标的变化 情况。系统还支持自动保存训练过程中的最佳模型，并根据预设的 停止条件（如验证集性能不再提升）自动终止训练，避免过拟合。 以下是一些常用的超参数及其推荐值：  学习率：0.001 - 0.01  批量大小：16 - 64  优化器：Adam、SGD 和容错能力。例如，采用 RAID 阵列存储方案，确保数据的安全性 和可用性；同时，配置双电源和冗余风扇，以应对硬件故障带来的 风险。 通过以上硬件性能调优措施，deepseek 智算一体机能够在医 疗场景中发挥最佳性能，满足高并发、低延迟的数据处理需求，为 医疗诊断、影像分析等应用提供强有力的支持。 5.2 软件算法优化 在医疗场景的 DeepSeek 智算一体机中，软件算法优化是确保 系统高效运行的